\section{Conclus\~{a}o}

Este cap\'{\i}tulo abordou os modelos neurais recorrentes de Hopfield e
Boltzmann. Foi mostrado como a rede de Hopfield pode ser 
aplicada na solu\c{c}\~{a}o de equa\c{c}\~{o}es integrais de primeira ordem, \`{a} partir 
da defini\c{c}\~{a}o de uma fun\c{c}\~{a}o de energia. Depois, o modelo 
da rede de Boltzmann e suas caracter\'{\i}sticas diferenciais, tais como
{\em Simulated Anneling} e Cadeias de Markov foram tamb\'{e}m apresentados. 
Tudo isto serviu como base para a proposta de um novo
modelo de rede, denominado de Boltzmann discretizada, fosse introduzido. 
Neste modelo os nodos possuem
valores reais que s\~{a}o refinados por passos cada vez menores. 
No pr\'{o}ximo cap\'{\i}tulo ser\'{a} finalmente apresentado o problema do virial e 
a seu relacionamento com os modelos neurais artificiais apresentados at\'{e} agora.

